Cette Année, j’ai eu l’occasion de participer à l’événement MongoDB Europe qui s’est déroulé à Londres le 15 Novembre dernier. Voici un retour non exhaustif sur les tracks et les annonces intéressantes de la journée !

Note : les slides n’étant pas encore disponibles, l’article sera mis à jour avec les illustrations/slides dès qu’elles seront disponibles. Edit : les voici

Welcome et nouveautés

Comme chaque année, une ouverture sur quelques chiffres :

• MongoDB : +20 Millions de téléchargements
• BDD NoSQL la plus présente sur Linkedin
• Présent dans 47 pays

Puis quelques grands acteurs sous MongoDB : Baidu (plus grand site chinois, +1000 noeuds MongoDB) ou Barclays

Mongo 3.4

Les nouveautés de cette version sont présentées sous forme d’amélioration, d’extension ou d’innovation.

Improve :

• L’élection sous wiredTiger plus rapide

Extend :

• Read-Only views
• Bi Connector
• $graphLookup - Graphes dans MongoDB (article à suivre)
• Document validation

Innovate :

• Zones (sharding par zone géographique)
• Compass
• Possibilité de mélanger les types de stockage (Ex : In Memory et wiredTiger)

Toutes les nouveautés de la 3.4 ici.

Keynote du Prof Brian Cox, physicien et astronome.

L’objectif de cette présentation était de nous montrer l’utilité de MongoDB dans le travail de cartographie de l’univers du prof Cox, et comment l’avènement du BigData aide aujourd’hui énormément les chercheurs à définir des “modèles” d’expansion de l’univers (milliards de données).

Great keynote this morning with Professor Brian Cox, OBE at @MongoDB #MDBE16 pic.twitter.com/3x9SNp7VS6

— Charlotte Brown (@Charlotte_Br8wn) 15 novembre 2016

Advanced MongoDB Aggregation pipelines

La présentation a commencé par un récapitulatif de l’utilité de l’aggregation framework, puis plusieurs use-cases plus ou moins compliqués d’application.

Par exemple le calcul des nombres premiers en MongoDB

Et enfin, une première présentation des graphes sous MongoDB 3.4 avec $graphLookup Avec $graphLookup dans MongoDB 3.4, nous avons enfin la possibilité de “join” des données d’une même collection, afin de constituer un graphe de données.

Par exemple :

Un article sur les fonctionnalités de $graphLookup plus complet sera disponible sur le blog d’ici peu.

Building WiredTiger

Il s’agit d’un REX sur la conception du moteur WiredTiger et sur sa gestion de la mémoire.

#MDBE16 pic.twitter.com/ENF1ViV1JT

— Pouzor (@Pouz0r) 15 novembre 2016

The rise of Data Lake

Cette session avait pour but d’exprimer une architecture cible pour la construction d’un data lake et la place de MongoDB dans cette architecture.

Complète moderne EDM architecture avec #MongoDB #MDBE16 pic.twitter.com/FMNIuwFi5T

— Pouzor (@Pouz0r) 15 novembre 2016

Graph Operations with MongoDB

Cette session finale avait pour but de couvrir en détail les possibilités des graphes dans MongoDB. La session a commencé par une timeline des versions MongoDB.

Évolution of MongoDB #MDBE16 pic.twitter.com/Sbj45iHEFk

— Pouzor (@Pouz0r) 15 novembre 2016

Puis sur l’étude de plusieurs cas d’utilisations des graphes sous MongoDB.

#MongoDB graph usage : Get friends of mine pic.twitter.com/sbXzUIUqvr

— Pouzor (@Pouz0r) 15 novembre 2016

Goodby and see you soon

On se retrouve donc l’année prochaine pour l’évent à Paris !